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GLM-5.2 vs GLM-5.3-Flash

vs

Welches Modell, wann

Beide sind Z.ai Text-Out-Modelle mit einem 1,000,000-Token-Kontext und Unterstützung für Reasoning, Code und Tools, die Unterscheidung liegt also bei Preis und Inputs: glm-5.3-flash kostet $0.15 pro Million Input und $0.50 pro Million Output gegenüber $1.4 und $4.4 bei glm-5.2, ist also ungefähr 9x günstiger beim Input und 8.8x beim Output, und akzeptiert außerdem Bild- und Video-Input mit bis zu 163,840 Output-Token. Wählen Sie glm-5.3-flash für hochvolumige oder multimodale Arbeiten mit knappem Budget. Wählen Sie glm-5.2, wenn Sie Thinking für latenzempfindliche oder deterministische Aufrufe ausschalten müssen, was glm-5.3-flash nicht zulässt.

Benchmarks

VornÜber dem DurchschnittKeins besserGLM-5.2025 / 801 / 80GLM-5.3-Flash65 / 61 / 6

6 bei beiden gemessen.

GLM-5.2 GLM-5.3-Flash weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle kein anderes Modell war besser
Terminal-Bench 2.1
81%
84.3%
Cybergym
77.2%
N/A
GDPval-AA v2 Elo · 1504-1773 laut Z.ai · 2026-09-04
1504
kein anderes Modell war besser 1773
Harvey Lab-AA
91%
N/A
Humanity's Last Exam with tools
54.7%
55.3%
Agents' Last Exam
23.8%
26.3%

Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

GLM-5.2 GLM-5.3-Flash Δ
Input / 1M Token $1.4 $0.15 9.3×
Output / 1M Token $4.4 $0.5 8.8×
Cache-Read / 1M Token $0.26 $0.03 8.7×

Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.

Wo sie stehen - Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 67 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

GLM-5.2 · $1.4 GLM-5.3-Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

GLM-5.2 GLM-5.3-Flash
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle konfigurierbar immer aktiv
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer nicht veröffentlicht nicht veröffentlicht
Minimales gecachtes Präfix nicht veröffentlicht nicht veröffentlicht

Spezifikationen

GLM-5.2 GLM-5.3-Flash
Input-Modalitäten Text Text Bild Video
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-06-16 -
Kontextfenster 1M 1M
Maximaler Output 131K 164K
Thinking-Parameter
  • thinking.type
  • reasoning_effort
reasoning_effort
Zulässige Werte
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • none
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max (none and minimal skip thinking, low and medium map to high, xhigh maps to max)
reasoning_effort
  • low
  • high
  • max
Standardwert enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it max

Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: GLM-5.2 · GLM-5.3-Flash

Ein Prompt, beide Modelle - gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. PRÜFEN genau 3 Sätze

GLM-5.2 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning means the LLM now generates thousands of invisible "thinking" tokens to systematically work through complex problems before producing a final answer. Because our cloud providers bill for these internal processing steps at the same rate as standard output, our billable token volume per query has doubled. While this increases our direct API costs, it drastically reduces error rates and manual review labor, ultimately lowering our total cost per resolved transaction.

Ausgabe 1223 tok (+1138 Denken) Latenz 17.1 s

GLM-5.3-Flash bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning means the model now generates thousands of invisible "thinking" tokens before each visible answer, and we're billed for those hidden tokens at full output rates—our most expensive tier. Since output tokens cost 3–5x more than input tokens, that hidden thinking volume compounds across every request, which is why the bill doubled rather than edged up. If the spend concerns you, the fix is straightforward: route only complex queries to reasoning models and keep simple tasks on standard ones, which can reclaim a meaningful share of that cost without losing accuracy where it matters.

Ausgabe 742 tok (+626 Denken) Latenz 23.2 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. PRÜFEN Fix besteht die Tests

GLM-5.2 verfehlt · 1/8 cases (fails [1])

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 […]

Ausgabe 4097 tok (+4036 Denken) Latenz 58.4 s

GLM-5.3-Flash bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **The bug:** `cur` is supposed to hold the length of the current run, but it's seeded with `0` and reset to `0` on a mismatch instead of `1` — and since the loop starts at index 1, the first element of every run never passes through the `==` branch and so never gets counted at all. That means `cur` actually holds *run length minus 1* for every run, so every run is underreported by one: a single-element input never enters the loop and returns 0 instead of 1, and a run of length n returns n − 1 (e.g., `[3, 3, 3]` returns 2). […]

Ausgabe 2462 tok (+2138 Denken) Latenz 29.1 s

Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. PRÜFEN gültiges JSON, Schema exakt

GLM-5.2 bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```

Ausgabe 1947 tok (+1893 Denken) Latenz 30.9 s

GLM-5.3-Flash bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending the Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: revenue of 412 is on a constant-currency basis as stated; growth of "eleven and change" is approximated as 11 since no precise figure is given.

Ausgabe 717 tok (+616 Denken) Latenz 9.1 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. PRÜFEN 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

GLM-5.2 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

We are introducing Caching for our API Gateway, the smartest way to optimize your workflows. Why pay for the exact same response twice? Now, you can automatically store and reuse prompt results across multiple AI providers, drastically reducing latency and overall operational costs. If a user submits a duplicate query, the gateway serves the cached answer instantly, regardless of whether you route to OpenAI, Anthropic, or others. This directly translates to faster applications and significantly lower monthly API bills. You can easily configure your specific caching rules within the developer dashboard and watch your efficiency soar. Stop wasting your valuable tokens on completely redundant computations. Upgrade to the latest gateway version today and experience the future of intelligent prompt management.

Ausgabe 11125 tok (+10984 Denken) Latenz 114.8 s

GLM-5.3-Flash bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross-Provider Prompt Cache, the newest feature in our API gateway. Today, teams send identical prompts to multiple LLM providers and pay full price each time. Why duplicate that work and cost? With Cross-Provider Prompt Cache, your gateway stores prompt-response pairs and serves repeated requests from cache, regardless of which provider handles the call. The result: lower latency, reduced spend, and consistent outputs across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Configure cache policies per route, set TTLs, and invalidate entries instantly through the dashboard or API. Built-in analytics show hit rates and savings in real time. Enable the cache with a single flag, no code changes required. Available today on all paid plans. Contact sales for enterprise volume pricing details.

Ausgabe 2095 tok (+1937 Denken) Latenz 20.2 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.

Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln

Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten - das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    # model="glm-5.3-flash",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel abrufen →

FAQ

Welches ist günstiger, GLM-5.2 oder GLM-5.3-Flash?

GLM-5.3-Flash ist günstiger bei input / 1m token ($0.15 vs. $1.4, 9.3× Unterschied). Andere Zeilen können in die andere Richtung deuten - die obige Tabelle enthält alle Daten, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich GLM-5.2 gegen GLM-5.3-Flash ohne zwei Integrationen A/B-testen?

Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt - der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.

Unterstützen GLM-5.2 und GLM-5.3-Flash Prompt-Caching?

Ja - beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.

Verwandte Vergleiche

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